HonkaiChat：栩栩如生的动漫伙伴！
HonkaiChat: Companions from Anime that feel alive!
AI总结：
针对动漫聊天机器人缺乏动态互动的问题，本文提出事件驱动对话框架，通过动态事件提示与角色数据微调提升 GPT-4 对话的参与感、自然度并减少幻觉。
摘要：
现代对话代理（包括动漫主题聊天机器人）通常是反应式且由人设驱动的，却无法捕捉人类互动的动态特性。我们提出一种事件驱动对话框架，通过在对话提示中嵌入动态事件，并基于角色专属数据微调模型来解决这些局限。在 GPT-4 上的评估以及与业界领先基线的比较表明，事件驱动提示显著提升了对话参与感和自然度，同时减少了幻觉。本文探讨该方法在《崩坏：星穹铁道》（Honkai: Star Rail）情境中创造逼真聊天机器人互动的应用，展示了基于事件的动态系统变革角色扮演和交互式对话的潜力。
英文摘要：
Modern conversational agents, including anime-themed chatbots, are frequently reactive and personality-driven but fail to capture the dynamic nature of human interactions. We propose an event-driven dialogue framework to address these limitations by embedding dynamic events in conversation prompts and fine-tuning models on character-specific data. Evaluations on GPT-4 and comparisons with industry-leading baselines demonstrate that event-driven prompts significantly improve conversational engagement and naturalness while reducing hallucinations. This paper explores the application of this approach in creating lifelike chatbot interactions within the context of Honkai: Star Rail, showcasing the potential for dynamic event-based systems to transform role-playing and interactive dialogue.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
